基于二進(jìn)制可辨矩陣的知識(shí)獲取算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，并且由于數(shù)據(jù)搜集能力有限等原因常常使得大量的數(shù)據(jù)是不完備的不可分辨的，從這些大量的雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中獲取隱含的模式化的規(guī)律變得日益重要。這使得知識(shí)獲取成為了一個(gè)熱門的研究問題。隨著知識(shí)獲取技術(shù)的日趨成熟，針對(duì)數(shù)據(jù)中存在的不可分辨的、不相容的、模糊不確定的信息，很多的知識(shí)獲取算法與粗糙集理論、二進(jìn)制可辨矩陣相結(jié)合。研究工作以粗糙集理論與二進(jìn)制可辨矩陣為基礎(chǔ)來(lái)處理不完備的不相容的數(shù)據(jù)集合，

2、主要包括以下幾方面內(nèi)容：
　　1、提出一種廣義二進(jìn)制可辨矩陣的概念和定義。知識(shí)獲取包括屬性約簡(jiǎn)和規(guī)則提取。以往的屬性約簡(jiǎn)重點(diǎn)在基于經(jīng)典粗糙集理論的完備信息系統(tǒng)，對(duì)于不完備信息系統(tǒng)的處理，有各種不同的擴(kuò)充粗糙集模型被提出，然而對(duì)于多種擴(kuò)充粗糙集模型用來(lái)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)尚沒有統(tǒng)一的定義以及相對(duì)較成熟的方法。廣義二進(jìn)制可辨矩陣修正了傳統(tǒng)二進(jìn)制可辨矩陣，適用于完備決策表的不可分辨關(guān)系和不完備決策表的多種擴(kuò)充粗糙集模型，能夠使算法更具靈活性，為

3、后續(xù)的完備決策表、不完備決策表的屬性約簡(jiǎn)和規(guī)則提取提供了實(shí)現(xiàn)方法。
　　2、提出一種改進(jìn)的基于廣義二進(jìn)制可辨矩陣的屬性求核算法。研究分析了屬性求核的各種算法，發(fā)現(xiàn)基于二進(jìn)制可辨矩陣求取屬性核時(shí)存在不合理不精確的問題。即將二進(jìn)制可辨矩陣中行中1的總數(shù)作為衡量和確定屬性核的唯一標(biāo)準(zhǔn)，在處理信息系統(tǒng)時(shí)難免會(huì)造成產(chǎn)生的屬性核的誤差。改進(jìn)的屬性求核算法針對(duì)每個(gè)求得的核屬性，使用統(tǒng)一的閾值過濾掉那些成為核屬性的概率相對(duì)較小的屬性。求得的核屬性

4、可以直接加入屬性約簡(jiǎn)結(jié)果，而被濾掉的未成為核屬性的屬性還需按照屬性約簡(jiǎn)的步驟，符合條件的屬性才可能加入約簡(jiǎn)結(jié)果中。實(shí)驗(yàn)證明，算法具有較好的約簡(jiǎn)性能，可以提高后續(xù)屬性約簡(jiǎn)的合理性與精確度。
　　3、提出一種基于廣義二進(jìn)制可辨矩陣的屬性約簡(jiǎn)和規(guī)則提取算法。基于對(duì)粗糙集模型和二進(jìn)制可辨矩陣的研究分析，完備決策表是經(jīng)典粗糙集理論的理想處理對(duì)象，然而，數(shù)據(jù)對(duì)象的模糊不確定不相容現(xiàn)象卻是很常見。廣義二進(jìn)制可辨矩陣用于完備、不完備決策表的屬性約